စိတ်အားထက်သန်သောမုဒ်သည် TensorFlow ၏ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို တားဆီးပါသလား။

TensorFlow တွင် စိတ်အားထက်သန်စွာ လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ခွင့်ပြုပေးသည့် မုဒ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ နမူနာပုံစံနှင့် အမှားရှာပြင်ခြင်းအဆင့်များအတွင်း ၎င်းသည် အထူးအကျိုးရှိသည်။ TensorFlow တွင်၊ စိတ်အားထက်သန်စွာ ကွပ်မျက်ခြင်းသည် လုပ်ဆောင်ချက်များကို တွက်ချက်မှုဂရပ်တစ်ခုတွင် ထည့်သွင်းပြီး နောက်ပိုင်းတွင် လုပ်ဆောင်သည့် ရိုးရာဂရပ်အခြေခံလုပ်ဆောင်မှုထက် ကွန်ကရစ်တန်ဖိုးများကို ချက်ချင်းပြန်ပို့ရန် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချက်ခြင်းလုပ်ဆောင်သည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

စိတ်အားထက်သန်စွာ ကွပ်မျက်ခြင်းသည် TensorFlow ၏ ဖြန့်ဝေသည့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို မတားဆီးနိုင်ပါ။ TensorFlow သည် စက်အများအပြားနှင့် ဆာဗာများတစ်လျှောက် ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာများကို ထောက်ပံ့ပေးရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး စိတ်အားထက်သန်သော ကွပ်မျက်မှုကို အသုံးပြုသည့်အခါတွင် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို ဆက်လက်ရရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အမှန်မှာ၊ TensorFlow ၏ ဖြန့်ဖြူးရေးဗျူဟာများသည် စက်ပစ္စည်းအများအပြား သို့မဟုတ် ဆာဗာများတစ်လျှောက် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် စိတ်အားထက်သန်စွာ လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။

စိတ်အားထက်သန်သောမုဒ်တွင် ဖြန့်ဝေထားသော TensorFlow နှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ စက်တစ်ခုတည်းတွင် GPU အများအပြားကို ထိရောက်စွာအသုံးပြုနိုင်ရန် သို့မဟုတ် `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` ကဲ့သို့သော ဗျူဟာများကို သင်လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် `tf.distribute.MirroredStrategy` ကဲ့သို့သော နည်းဗျူဟာများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤဖြန့်ဖြူးရေးနည်းဗျူဟာများသည် စက်ပစ္စည်းများအကြား ဆက်သွယ်မှု၊ gradient များကို ထပ်တူပြုခြင်းနှင့် ရလဒ်များစုပုံခြင်းကဲ့သို့သော ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာ၏ ရှုပ်ထွေးမှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ သင့်တွင် စိတ်အားထက်သန်စွာ လုပ်ဆောင်မှုကို အသုံးပြု၍ GPU အများအပြားကို လေ့ကျင့်သင်ကြားလိုသော မော်ဒယ်တစ်ခုရှိပါက၊ သင်သည် `MirroredStrategy` အရာဝတ္ထုတစ်ခုကို ဖန်တီးပြီးနောက် ဤနည်းဗျူဟာ၏နယ်ပယ်အတွင်း သင်၏လေ့ကျင့်ရေးကွင်းကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ရရှိနိုင်သော GPU များတစ်လျှောက် တွက်ချက်မှုကို အလိုအလျောက် ဖြန့်ဝေမည်ဖြစ်ပြီး မော်ဒယ်ဘောင်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်ရန်အတွက် gradient များကို စုစည်းပေးမည်ဖြစ်သည်။

python
import tensorflow as tf

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    # Define and compile your model
    model = tf.keras.Sequential([...])
    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

    # Train your model
    model.fit(train_dataset, epochs=5)

ဤဥပမာတွင်၊ လေ့ကျင့်မှုအတွက် GPU အများအပြားတွင် မော်ဒယ်ကို ဖြန့်ဝေရန်အတွက် `MirroredStrategy` ကို အသုံးပြုသည်။ `strategy.scope()` ဆက်စပ်မန်နေဂျာသည် မော်ဒယ်ကို GPU တစ်ခုစီတွင် ပုံတူကူးထားကြောင်း သေချာစေပြီး မော်ဒယ်ဘောင်များကို မွမ်းမံခြင်းမပြုမီ gradients များကို စုစည်းထားသည်။

TensorFlow တွင် စိတ်အားထက်သန်စွာ လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် မူဘောင်၏ ဖြန့်ဝေလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို အဟန့်အတားမရှိပါ။ ယင်းအစား၊ ၎င်းသည် စက်အများအပြား သို့မဟုတ် ဆာဗာများတစ်လျှောက် ထိရောက်သောဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုကို ခွင့်ပြုနေချိန်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တီထွင်ရန် ပိုမိုအပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်ပြီး အလိုလိုသိမြင်နိုင်သောနည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်:

• kernel တစ်ခုကို ဒေတာဖြင့် ဖောက်ထွင်းခံရပြီး မူရင်းသည် လျှို့ဝှက်ထားသည့်အခါ၊ ခြည်ခြည်မျှင်သည် အများသူငှာ ဖြစ်နိုင်ပြီး ၎င်းသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာချိုးဖောက်မှုမဟုတ်ပါက၊
• စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
• စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
• TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
• ML မော်ဒယ်၏ ပိုမိုထိရောက်သော လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုအတွက် ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ရန်အတွက် Google cloud ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
• Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် အလိုအလျောက် အရင်းအမြစ်များ ရယူခြင်းနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးပြီး မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပါသလား။
• ထိတ်လန့်ခြင်းမရှိဘဲ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသလား။
• CMLE ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသလား။
• CMLE သည် Google Cloud သိုလှောင်မှုဒေတာမှ ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး ကောက်ချက်ချရန်အတွက် သတ်မှတ်ထားသော လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို သုံးနိုင်ပါသလား။
• Tensorflow ကို နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏ လေ့ကျင့်မှုနှင့် ကောက်ချက်ချမှုအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။

Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။

နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-

• field: ဉာဏ်ရည်တု
• ပရိုဂရမျ: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
• သင်ခန်းစာကို: စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက် (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
• Topic: TensorFlow စိတ်အားထက်သန် Mode ကို (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)